Golan Levin makes art that looks back at you

Golan Levin faz arte que olha de volta para você

56,835 views ・ 2009-07-30

TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Christine Veras Revisor: Moreno Barros
00:12
Hello! My name is Golan Levin.
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12160
3000
Oi! Meu nome é Golan Levin.
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I'm an artist and an engineer,
1
15160
2000
Eu sou um artista e um engenheiro
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which is, increasingly, a more common kind of hybrid.
2
17160
2000
O que é, crescentemente, uma forma mais comum de híbrido.
00:19
But I still fall into this weird crack
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19160
3000
Mas eu ainda caio nesta estranha fenda
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where people don't seem to understand me.
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22160
2000
onde as pessoas parecem não me entender.
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And I was looking around and I found this wonderful picture.
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24160
4000
E eu estava olhando por aí e encontrei esta imagem maravilhosa.
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It's a letter from "Artforum" in 1967
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28160
3000
É uma carta do "Artforum" de 1967
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saying "We can't imagine ever doing a special issue
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31160
3000
dizendo "Nós nunca poderemos imaginar a realização de um número especial
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on electronics or computers in art." And they still haven't.
8
34160
3000
em eletrônica ou em arte computacional." E eles ainda não podem.
00:37
And lest you think that you all, as the digerati, are more enlightened,
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37160
5000
E por receio que pensem que vocês, como os digerati, são mais esclarecidos,
00:42
I went to the Apple iPhone app store the other day.
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42160
3000
eu fui a Apple iPhone app store outro dia.
00:45
Where's art? I got productivity. I got sports.
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45160
4000
Onde está a arte? Eu recebi produtividade. Eu recebi esportes.
00:49
And somehow the idea that one would want to make art for the iPhone,
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49160
4000
E de alguma forma a idéia que alguém queira fazer arte para o iPhone,
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which my friends and I are doing now,
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53160
2000
o que eu eu meus amigos estamos fazendo agora,
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is still not reflected in our understanding
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55160
3000
ainda não é pensada em nosso entendimento
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of what computers are for.
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58160
2000
de para que os computadores servem.
01:00
So, from both directions, there is kind of, I think, a lack of understanding
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60160
2000
Assim, em ambas as direções, existe algo como, uma falta de entendimento
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about what it could mean to be an artist who uses the materials
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62160
2000
sobre o que pode significar ser um artista que utiliza materiais
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of his own day, or her own day,
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2000
do próprio cotidiano dele, ou do próprio cotidiano dela.
01:06
which I think artists are obliged to do,
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2000
O que eu considero que os artistas são obrigados a fazer,
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is to really explore the expressive potential of the new tools that we have.
20
68160
4000
é realmente explorar o potencial expressivo das novas ferramentas que nós temos.
01:12
In my own case, I'm an artist,
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2000
No meu próprio caso, eu sou um artista,
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and I'm really interested in
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74160
2000
e eu estou realmente interessado em
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expanding the vocabulary of human action,
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76160
2000
expandir o vocabulário de ação humana,
01:18
and basically empowering people through interactivity.
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78160
3000
e basicamente dar possibilidade às pessoas através da interatividade.
01:21
I want people to discover themselves as actors,
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81160
3000
Eu quero que as pessoas descubram a si mesmas como agentes,
01:24
as creative actors, by having interactive experiences.
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84160
4000
como agentes criativos, através de experiências interativas.
01:28
A lot of my work is about trying to get away from this.
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88160
3000
Muito do meu trabalho é sobre tentar sair disso.
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This a photograph of the desktop of a student of mine.
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91160
2000
Essa é uma fotografia da área de trabalho de um aluno meu.
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And when I say desktop, I don't just mean
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93160
2000
E quando eu digo área de trabalho, eu não quero dizer apenas
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the actual desk where his mouse has worn away the surface of the desk.
30
95160
3000
a mesa real onde seu mouse desgastou a superfície da mesa.
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If you look carefully, you can even see
31
98160
2000
Se olhar atentamente, você pode até ver
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a hint of the Apple menu, up here in the upper left,
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100160
3000
uma sugestão do Apple menu, aqui em cima à esquerda,
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where the virtual world has literally
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103160
2000
onde o mundo virtual literalmente
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punched through to the physical.
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105160
2000
encontra o físico.
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So this is, as Joy Mountford once said,
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4000
Então isto é, como Joy Mountford certa vez disse,
01:51
"The mouse is probably the narrowest straw
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111160
2000
"O mouse é provavelmente o canudo mais estreito
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you could try to suck all of human expression through."
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113160
2000
pelo qual se poderia sugar toda a expressão humana."
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(Laughter)
38
115160
3000
(Risos)
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And the thing I'm really trying to do is enabling people to have more rich
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118160
3000
E o que estou realmente tentando fazer é possibilitar que as pessoas tenham formas mais ricas
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kinds of interactive experiences.
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121160
2000
de experiências interativas.
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How can we get away from the mouse and use our full bodies
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123160
2000
Como nós podemos nos livrar do mouse e usar nosso corpo inteiro
02:05
as a way of exploring aesthetic experiences,
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125160
3000
como forma de explorar experiências estéticas,
02:08
not necessarily utilitarian ones.
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128160
2000
não necessariamente utilitárias.
02:10
So I write software. And that's how I do it.
44
130160
3000
Então eu escrevi um programa. E foi assim que fiz.
02:13
And a lot of my experiences
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133160
2000
Muitas de minhas experiências
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resemble mirrors in some way.
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135160
2000
assemelham-se a espelhos de alguma forma.
02:17
Because this is, in some sense, the first way,
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137160
2000
Porque este é, em algum sentido, a primeira maneira
02:19
that people discover their own potential as actors,
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139160
2000
que as pessoas descobrem o seu próprio potencial como agentes,
02:21
and discover their own agency.
49
141160
2000
e descobrem sua própria função.
02:23
By saying "Who is that person in the mirror? Oh it's actually me."
50
143160
3000
Dizendo "Quem é esta pessoa no espelho? Oh sou eu mesmo."
02:26
And so, to give an example,
51
146160
2000
Então, para dar um exemplo,
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this is a project from last year,
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148160
2000
este é um projeto do ano passado.
02:30
which is called the Interstitial Fragment Processor.
53
150160
2000
Que é chamdo de Processador de Fragmentos Interseccionais.
02:32
And it allows people to explore the negative shapes that they create
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152160
4000
E ele permite que as pessoas explorem as formas negativas que elas criam
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when they're just going about their everyday business.
55
156160
3000
no dia-a-dia.
02:53
So as people make shapes with their hands or their heads
56
173160
2000
Assim enquanto as pessoas fazem formas com suas mãos ou suas cabeças
02:55
and so forth, or with each other,
57
175160
2000
e assim por diante, ou utilizando umas as outras,
02:57
these shapes literally produce sounds and drop out of thin air --
58
177160
3000
essas formas literalmente produzem sons e caem no ar.
03:00
basically taking what's often this, kind of, unseen space,
59
180160
4000
Basicamente utilizando este certo espaço não visto,
03:04
or this undetected space, and making it something real,
60
184160
3000
ou indetectável, e tornando-o algo real,
03:07
that people then can appreciate and become creative with.
61
187160
3000
que as pessoas podem apreciar e se tornar criativas.
03:10
So again, people discover their creative agency in this way.
62
190160
3000
Assim novamente, as pessoas descobrem sua função criativa dessa maneira.
03:13
And their own personalities come out
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193160
2000
E suas próprias personalidades surgem
03:15
in totally unique ways.
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195160
3000
de maneiras totalmente únicas.
03:18
So in addition to using full-body input,
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198160
3000
Assim em complemento ao uso do corpo todo como mecanismo de entrada,
03:21
something that I've explored now, for a while,
66
201160
2000
algo que venho explorando, há algum tempo,
03:23
has been the use of the voice,
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203160
2000
tem sido o uso da voz.
03:25
which is an immensely expressive system for us, vocalizing.
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205160
4000
Que é um sistema extremamente expressivo para nós, vocalização.
03:29
Song is one of our oldest ways
69
209160
2000
O canto é uma das mais antigas formas
03:31
of making ourselves heard and understood.
70
211160
3000
de nos fazermos escutar e entender.
03:34
And I came across this fantastic research by Wolfgang Köhler,
71
214160
2000
E eu encontrei essa fantástica pesquisa de Wolfang Kohler,
03:36
the so-called father of gestalt psychology, from 1927,
72
216160
4000
o tão chamado pai da psicologia gestalt, de 1927,
03:40
who submitted to an audience like yourselves
73
220160
2000
que submeteu a uma audiência como vocês
03:42
the following two shapes.
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222160
2000
as duas seguintes formas.
03:44
And he said one of them is called Maluma.
75
224160
2000
E ele disse que uma delas se chama Maluma.
03:46
And one of them is called Taketa. Which is which?
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226160
2000
E a outra se chama Taketa. Qual é qual?
03:48
Anyone want to hazard a guess?
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228160
4000
Alguém gostaria de tentar adivinhar?
03:52
Maluma is on top. Yeah. So.
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232160
2000
Maluma está acima. Sim. Então.
03:54
As he says here, most people answer without any hesitation.
79
234160
3000
Como ele diz aqui, a maioria das pessoas responde sem nenhuma hesitação.
03:57
So what we're really seeing here is a phenomenon
80
237160
2000
Então o que nós realmente estamos vendo aqui é um fenômeno
03:59
called phonaesthesia,
81
239160
2000
chamado fono-estesia.
04:01
which is a kind of synesthesia that all of you have.
82
241160
2000
Que é uma forma de sinestesia que todos nós temos.
04:03
And so, whereas Dr. Oliver Sacks has talked about
83
243160
2000
Assim, o Dr Oliver Sacks falou sobre
04:05
how perhaps one person in a million
84
245160
2000
como talvez uma pessoa em um milhão
04:07
actually has true synesthesia,
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247160
2000
realmente possua verdadeira sinestesia,
04:09
where they hear colors or taste shapes, and things like this,
86
249160
2000
em que elas escutam as cores e sentem o gosto das formas, e coisas deste tipo.
04:11
phonaesthesia is something we can all experience to some extent.
87
251160
2000
Fono-estesia é algo que todos podemos experimentar até certo ponto.
04:13
It's about mappings between different perceptual domains,
88
253160
3000
É como fazer um mapeamento de diferentes domínios perceptivos.
04:16
like hardness, sharpness, brightness and darkness,
89
256160
3000
como duro, afiado, claro e escuro,
04:19
and the phonemes that we're able to speak with.
90
259160
2000
e os fonemas com os quais podemos falar.
04:21
So 70 years on, there's been some research where
91
261160
2000
Assim 70 anos após, aconteceram algumas pesquisas nas quais
04:23
cognitive psychologists have actually sussed out
92
263160
2000
psicólogos cognitivos realmente conseguiram perceber
04:25
the extent to which, you know,
93
265160
2000
a extensão com a qual,
04:27
L, M and B are more associated with shapes that look like this,
94
267160
4000
L, M e B estão mais associadas com formas que se parecem com essas.
04:31
and P, T and K are perhaps more associated with shapes like this.
95
271160
4000
e P, T e K estariam talvez mais associadas com formas como essas.
04:35
And here we suddenly begin to have a mapping between curvature
96
275160
2000
E de repente nós começamos a obter um mapeamento entre a curvatura
04:37
that we can exploit numerically,
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277160
2000
que podemos explorar numericamente,
04:39
a relative mapping between curvature and shape.
98
279160
3000
mapeando relativamente entre a curvatura e a forma.
04:42
So it occurred to me, what happens if we could run these backwards?
99
282160
3000
Assim me ocorreu, o que aconteceria se conseguissemos rodá-los de trás para frente?
04:45
And thus was born the project called Remark,
100
285160
2000
E assim nasceu o projeto chamado Remark.
04:47
which is a collaboration with Zachary Lieberman
101
287160
2000
Que é uma colaboração com Zachary Lieberman
04:49
and the Ars Electronica Futurelab.
102
289160
2000
e o Ars Electronica Futurelab.
04:51
And this is an interactive installation which presents
103
291160
2000
E está é uma instalação interativa que apresenta
04:53
the fiction that speech casts visible shadows.
104
293160
2000
a ficção de que a fala cria sombras visíveis.
04:55
So the idea is you step into a kind of a magic light.
105
295160
3000
Assim a idéia é que você vá em direção um tipo de luz mágica.
04:58
And as you do, you see the shadows of your own speech.
106
298160
3000
E enquanto você o faz, você vê as sombras de sua própria fala.
05:01
And they sort of fly away, out of your head.
107
301160
2000
E elas meio que voam, para fora da sua cabeça.
05:03
If a computer speech recognition system
108
303160
3000
Com um sistema de reconhecimento de fala por computador
05:06
is able to recognize what you're saying, then it spells it out.
109
306160
4000
é possível reconhecer o que você está dizendo, para então expelir.
05:10
And if it isn't then it produces a shape which is very phonaesthetically
110
310160
2000
E se este não for o caso ele produz uma forma que é fono-esteticamente
05:12
tightly coupled to the sounds you made.
111
312160
2000
associada aos sons que você fez.
05:14
So let's bring up a video of that.
112
314160
3000
Então vamos trazer um vídeo sobre isso.
06:03
(Applause)
113
363160
2000
(Aplausos)
06:05
Thanks. So. And this project here,
114
365160
3000
Obrigado. Então. Nesse projeto aqui,
06:08
I was working with the great abstract vocalist, Jaap Blonk.
115
368160
3000
eu estava trabalhando com o grande vocalista abstrato, Jaap Blonk.
06:11
And he is a world expert in performing "The Ursonate,"
116
371160
3000
E ele é um expert mundial em interpretar "A Ursonate",
06:14
which is a half-an-hour nonsense poem
117
374160
2000
que é um poema nonsense de meia hora
06:16
by Kurt Schwitters, written in the 1920s,
118
376160
2000
de Kurt Schwitters, escrito na década de 1920.
06:18
which is half an hour of very highly patterned nonsense.
119
378160
4000
Ele é meia hora de muito nonsense rebuscado.
06:22
And it's almost impossible to perform.
120
382160
2000
E é quase impossível de interpretá-lo.
06:24
But Jaap is one of the world experts in performing it.
121
384160
3000
Mas Jaap é um dos grandes experts do mundo a interpretá-lo.
06:27
And in this project we've developed
122
387160
2000
E neste projeto nós desenvolvemos
06:29
a form of intelligent real-time subtitles.
123
389160
3000
uma forma inteligente de legendas em tempo real.
06:32
So these are our live subtitles,
124
392160
3000
Então estas são nossas legendas,
06:35
that are being produced by a computer that knows the text of "The Ursonate" --
125
395160
3000
que estão sendo produzidas por um computador que conhece o texto "A Ursonate"
06:38
fortunately Jaap does too, very well --
126
398160
3000
felizmente Jaap também o conhece, muito bem.
06:41
and it is delivering that text at the same time as Jaap is.
127
401160
5000
E ele está exibindo o texto ao mesmo tempo em que Jaap fala.
06:53
So all the text you're going to see
128
413160
2000
Assim, todo o texto que vocês irão ver
06:55
is real-time generated by the computer,
129
415160
2000
foram gerados em tempo real pelo computador,
06:57
visualizing what he's doing with his voice.
130
417160
3000
visualizando o que ele está fazendo com sua voz.
08:10
Here you can see the set-up where there is a screen with the subtitles behind him.
131
490160
3000
Aqui vocês podem ver a cena onde tem uma tela com as legendas atrás dela.
08:34
Okay. So ...
132
514160
2000
Ok. Então...
08:36
(Applause)
133
516160
5000
(Aplausos)
08:41
The full videos are online if you are interested.
134
521160
2000
O vídeo na íntegra está online caso vocês estejam interessados.
08:43
I got a split reaction to that during the live performance,
135
523160
2000
Obtive reações distintas durante a performance ao vivo.
08:45
because there is some people who understand
136
525160
2000
Porque tem algumas pessoas que entendem que
08:47
live subtitles are a kind of an oxymoron,
137
527160
2000
legendas ao vivo são um tipo de oximoro.
08:49
because usually there is someone making them afterwards.
138
529160
3000
Porque normalmente tem alguém os produzindo subsequentemente.
08:52
And then a bunch of people who were like, "What's the big deal?
139
532160
3000
E então um grupo de pessoas estavam tipo, "O que tem demais?
08:55
I see subtitles all the time on television."
140
535160
2000
Eu vejo legendas o tempo todo na televisão."
08:57
You know? They don't imagine the person in the booth, typing it all.
141
537160
3000
Vocês percebem? Eles não imaginam a pessoa no compartimento, digitando tudo.
09:00
So in addition to the full body, and in addition to the voice,
142
540160
3000
Assim em acréscimo ao corpo inteiro, e em acréscimo à voz,
09:03
another thing that I've been really interested in,
143
543160
2000
outra coisa que tem me interessado muito,
09:05
most recently, is the use of the eyes,
144
545160
2000
mais recentemente, é o uso dos olhos,
09:07
or the gaze, in terms of how people relate to each other.
145
547160
4000
ou do olhar intenso, em termos de como as pessoas relacionam-se umas com as outras.
09:11
It's a really profound amount of nonverbal information
146
551160
2000
É realmente uma grande quantidade de informação não verbal
09:13
that's communicated with the eyes.
147
553160
2000
que é comunicada com os olhos.
09:15
And it's one of the most interesting technical challenges
148
555160
2000
E é um dos mais interessantes desafios tecnológicos
09:17
that's very currently active in the computer sciences:
149
557160
2000
ativo atualmente na ciência da computação.
09:19
being able to have a camera that can understand,
150
559160
2000
Ter uma câmera capaz de entender
09:21
from a fairly big distance away,
151
561160
2000
de uma distância realmente considerável,
09:23
how these little tiny balls are actually pointing in one way or another
152
563160
3000
como essas pequenas bolas estão realmente apontando em uma direção ou em outra,
09:26
to reveal what you're interested in,
153
566160
2000
revelando se você está interessado,
09:28
and where your attention is directed.
154
568160
2000
e quando sua atenção é direcionada.
09:30
So there is a lot of emotional communication that happens there.
155
570160
3000
Então existe muita comunicação emocional acontecendo aí.
09:33
And so I've been beginning, with a variety of different projects,
156
573160
4000
E então eu comecei, com uma variedade de diferentes projetos,
09:37
to understand how people can relate to machines with their eyes.
157
577160
3000
a entender como as pessoas podem relacionar-se com as máquinas com os seus olhos.
09:40
And basically to ask the questions:
158
580160
3000
E basicamente a fazer as perguntas,
09:43
What if art was aware that we were looking at it?
159
583160
5000
E se a arte estivesse atenta que nós estamos olhando para ela?
09:48
How could it respond, in a way,
160
588160
2000
Como ela responderia, de certa forma,
09:50
to acknowledge or subvert the fact that we're looking at it?
161
590160
3000
para conhecer ou subverter o fato de que nós estamos olhando para ela?
09:53
And what could it do if it could look back at us?
162
593160
3000
E o que ela faria se pudesse olhar de volta para nós?
09:56
And so those are the questions that are happening in the next projects.
163
596160
2000
E então estas são as questões que estão acontecendo nos próximos projetos.
09:58
In the first one which I'm going to show you, called Eyecode,
164
598160
3000
No primeiro, que eu vou mostrar a vocês, chamado Eyecode,
10:01
it's a piece of interactive software
165
601160
2000
é uma peça de programa interativo
10:03
in which, if we read this little circle,
166
603160
2000
na qual, se lermos neste pequeno círculo,
10:05
"the trace left by the looking of the previous observer
167
605160
3000
o caminho deixado pelo olhar do observador anterior
10:08
looks at the trace left by the looking of previous observer."
168
608160
3000
olha para o caminho deixado pelo observador anterior.
10:11
The idea is that it's an image wholly constructed
169
611160
2000
A idéia é de uma imagem inteiramente construída
10:13
from its own history of being viewed
170
613160
2000
pela sua própria história de ser vista
10:15
by different people in an installation.
171
615160
2000
por diferentes pessoas em uma instalação.
10:17
So let me just switch over so we can do the live demo.
172
617160
5000
Assim deixe-me apenas trocar para que possamos fazer uma demonstração ao vivo.
10:22
So let's run this and see if it works.
173
622160
4000
Então vamos rodar isto e ver se funciona.
10:26
Okay. Ah, there is lots of nice bright video.
174
626160
3000
Ok. Ah, e tem muitos vídeos bons e claros.
10:29
There is just a little test screen that shows that it's working.
175
629160
2000
Este é apenas um pequeno teste que mostra que está funcionando.
10:31
And what I'm just going to do is -- I'm going to hide that.
176
631160
2000
E o que eu fazer agora é esconder isto.
10:33
And you can see here that what it's doing
177
633160
2000
E vocês poderão ver aqui que o que está sendo feito
10:35
is it's recording my eyes every time I blink.
178
635160
3000
é uma gravação dos meus olhos toda vez que eu pisco.
10:44
Hello? And I can ... hello ... okay.
179
644160
4000
Olá? E eu posso... olá... ok.
10:48
And no matter where I am, what's really going on here
180
648160
2000
E não importa onde eu esteja, o que realmente está acontecendo aqui
10:50
is that it's an eye-tracking system that tries to locate my eyes.
181
650160
3000
é que esse sistema de rastro de olhos tenta localizar meus olhos.
10:53
And if I get really far away I'm blurry.
182
653160
2000
E seu fico muito afastado eu fico desfocado.
10:55
You know, you're going to have these kind of blurry spots like this
183
655160
2000
Você sabe, você terá locais desfocados como este
10:57
that maybe only resemble eyes in a very very abstract way.
184
657160
3000
que talvez assemelhem-se a olhos de uma forma muito muito abstrata.
11:00
But if I come up really close and stare directly at the camera
185
660160
3000
Mas se eu chego muito perto e encaro diretamente a câmera
11:03
on this laptop then you'll see these nice crisp eyes.
186
663160
2000
neste laptop aí vocês verão esses bons e definidos olhos.
11:05
You can think of it as a way of, sort of, typing, with your eyes.
187
665160
4000
Você pode pensar nisso como uma forma de, um tipo de, digitação, com seus olhos.
11:09
And what you're typing are recordings of your eyes
188
669160
2000
E o que você está digitando são gravações dos seus olhos
11:11
as you're looking at other peoples' eyes.
189
671160
2000
como se você estivesse olhando para os olhos de outras pessoas.
11:13
So each person is looking at the looking
190
673160
3000
Assim cada pessoa está olhando para o olhar
11:16
of everyone else before them.
191
676160
2000
de todos aqueles antes dele.
11:18
And this exists in larger installations
192
678160
2000
E isso existe em instalações maiores
11:20
where there are thousands and thousands of eyes
193
680160
2000
onde há milhares e milhares de olhos
11:22
that people could be staring at,
194
682160
2000
que as pessoas podem encarar,
11:24
as you see who's looking at the people looking
195
684160
2000
enquanto você vê quem está olhando para as pessoas olhando
11:26
at the people looking before them.
196
686160
2000
e as pessoas que olharam antes delas.
11:28
So I'll just add a couple more. Blink. Blink.
197
688160
3000
Então eu vou apenas adicionar alguns mais. Pisca. Pisca.
11:31
And you can see, just once again, how it's sort of finding my eyes
198
691160
3000
E você pode ver, mais uma vez, como ele tenta encontrar os meus olhos
11:34
and doing its best to estimate when it's blinking.
199
694160
3000
fazendo o melhor para estimar quando estou piscando.
11:37
Alright. Let's leave that.
200
697160
2000
Tudo bem. Vamos deixar isto.
11:39
So that's this kind of recursive observation system.
201
699160
3000
Então este foi um tipo de sistema de observação repetitivo.
11:42
(Applause)
202
702160
2000
(Aplausos)
11:44
Thank you.
203
704160
2000
Obrigado.
11:46
The last couple pieces I'm going to show
204
706160
2000
As duas últimas peças que vou mostrar
11:48
are basically in the new realm of robotics -- for me, new for me.
205
708160
2000
estão basicamente no novo domínio da robótica, para mim, novo para mim.
11:50
It's called Opto-Isolator.
206
710160
2000
É chamado Opto-Isolator.
11:52
And I'm going to show a video of the older version of it,
207
712160
3000
E eu vou mostrar um vídeo de uma versão mais antiga dele.
11:55
which is just a minute long. Okay.
208
715160
2000
Possui apenas um minuto de duração. Ok.
12:06
In this case, the Opto-Isolator is blinking
209
726160
2000
Neste caso, o Opto-Isolator está piscando
12:08
in response to one's own blinks.
210
728160
2000
em resposta à piscada de outro.
12:10
So it blinks one second after you do.
211
730160
3000
Assim ele pisca um segundo depois de você piscar.
12:13
This is a device which is intended to reduce
212
733160
3000
Este é um aparato que objetiva reduzir
12:16
the phenomenon of gaze down to the simplest possible materials.
213
736160
3000
o fenômeno do olhar em outra direção aos materiais mais simples possíveis.
12:19
Just one eye,
214
739160
2000
Apenas um olho,
12:21
looking at you, and eliminating everything else about a face,
215
741160
2000
olhando para você, e eliminando todo o resto do rosto.
12:23
but just to consider gaze in an isolated way
216
743160
3000
Mas apenas considerando o olhar intenso de uma forma isolada.
12:26
as a kind of, as an element.
217
746160
3000
algo como um elemento.
12:29
And at the same time, it attempts to engage in what you might call
218
749160
3000
E ao mesmo tempo, ele tenta se engajar naquilo que você pode chamar
12:32
familiar psycho-social gaze behaviors.
219
752160
2000
de comportamento familiar psico-social de olhar intenso.
12:34
Like looking away if you look at it too long
220
754160
2000
Como olhar para outro lado se você o ficar encarando por muito tempo
12:36
because it gets shy,
221
756160
2000
pois ele fica tímido.
12:38
or things like that.
222
758160
3000
Ou coisas desse tipo.
12:41
Okay. So the last project I'm going to show
223
761160
3000
Ok. Então o último projeto que eu vou mostrar
12:44
is this new one called Snout.
224
764160
3000
é novo e chama-se Snout.
12:47
(Laughter)
225
767160
2000
(Risos)
12:49
It's an eight-foot snout,
226
769160
2000
Ele é uma tromba de 2 metros e meio,
12:51
with a googly eye.
227
771160
2000
com um olho saliente.
12:53
(Laughter)
228
773160
1000
(Risos)
12:54
And inside it's got an 800-pound robot arm
229
774160
3000
E dentro dele está um braço robô de 300 kilos
12:57
that I borrowed,
230
777160
2000
que eu peguei emprestado,
12:59
(Laughter)
231
779160
1000
(Risos)
13:00
from a friend.
232
780160
2000
de um amigo.
13:02
(Laughter)
233
782160
1000
(Risos)
13:03
It helps to have good friends.
234
783160
2000
Ajuda ter bons amigos.
13:05
I'm at Carnegie Mellon; we've got a great Robotics Institute there.
235
785160
3000
Eu estou em Carnegie Mellon. Nós temos um ótimo instituto de robótica lá.
13:08
I'd like to show you thing called Snout, which is --
236
788160
2000
Eu gostaria de mostrar a vocês o chamado Snout, que é --
13:10
The idea behind this project is to
237
790160
2000
A idéia por trás deste projeto é
13:12
make a robot that appears as if it's continually surprised to see you.
238
792160
4000
fazer um robô que parece continuamente surpreso ao ver você.
13:16
(Laughter)
239
796160
4000
(Risos)
13:20
The idea is that basically --
240
800160
2000
A idéia é basicamente --
13:22
if it's constantly like "Huh? ... Huh?"
241
802160
2000
como se ele estivesse constantemente tipo "Huh? ...Huh?"
13:24
That's why its other name is Doubletaker, Taker of Doubles.
242
804160
4000
É por isto que o outro nome dele é Doubletaker, Observador Surpreso.
13:28
It's always kind of doing a double take: "What?"
243
808160
2000
Ele está sempre olhando para você com surpresa: "O quê?"
13:30
And the idea is basically, can it look at you
244
810160
2000
E a idéia é basicamente, se ele pode olhar para você
13:32
and make you feel as if like,
245
812160
2000
e fazer você se sentir como,
13:34
"What? Is it my shoes?"
246
814160
2000
"O quê? São os meus sapatos?"
13:36
"Got something on my hair?" Here we go. Alright.
247
816160
3000
"Tenho algo no meu cabelo?" Aqui vamos nós. Tudo certo.
14:10
Checking him out ...
248
850160
2000
Checando ele.
14:20
For you nerds, here's a little behind-the-scenes.
249
860160
2000
Para vocês nerds, aqui está um pouquinho dos bastidores.
14:22
It's got a computer vision system,
250
862160
2000
Ele possui um sistema de visão por computador.
14:24
and it tries to look at the people who are moving around the most.
251
864160
3000
E ele tenta olhar para as pessoas que estão se movimentando mais.
14:39
Those are its targets.
252
879160
2000
Estes são seus alvos.
14:42
Up there is the skeleton,
253
882160
2000
Aqui em cima é o esqueleto.
14:44
which is actually what it's trying to do.
254
884160
3000
Que é exatamente o que ele está tentando fazer.
14:54
It's really about trying to create a novel body language for a new creature.
255
894160
3000
É realmente sobre tentar criar uma nova forma de linguagem corporal para esta nova criatura.
14:57
Hollywood does this all the time, of course.
256
897160
2000
Hollywood faz isso o tempo todo, é claro.
14:59
But also have the body language communicate something
257
899160
2000
Mas também deixar a linguagem corporal comunicar algo.
15:01
to the person who is looking at it.
258
901160
2000
para a pessoa que está olhando para ele.
15:03
This language is communicating that it is surprised to see you,
259
903160
2000
Está linguagem está comunicando que está surpreso em ver você,
15:05
and it's interested in looking at you.
260
905160
3000
e está interessado em olhar para você.
15:08
(Laughter)
261
908160
2000
(Risos)
15:10
(Applause)
262
910160
9000
(Aplausos)
15:19
Thank you very much. That's all I've got for today.
263
919160
2000
Muito obrigada. Isso é tudo que tenho para hoje.
15:21
And I'm really happy to be here. Thank you so much.
264
921160
3000
Eu estou muito feliz de estar aqui. Muito obrigado a todos.
15:24
(Applause)
265
924160
3000
(Aplausos)
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